企业自主研发与合作创新的风险测度及组合优化

企业在整合内部创新要素进行自主研发的同时,也会寻求外部创新资源进行合作创新,当前同时从事多个R&D项目已成为常见的企业经营活动,如何在不确定条件下分析多个R&D项目投资的策略选择及风险优化,对于企业的长期发展具有重要意义。根据企业是否采取合作创新策略,可将其R&D项目分为自主研发与合作创新两类,以项目的研发成功率和投资收益率代表技术风险和市场风险,分别测度自主研发与合作创新项目的风险特性,并在此基础上构建企业R&D项目投资组合优化模型,以在自主研发与合作创新项目之间进行权衡取舍。结果表明,企业对于自主研发与合作创新项目投资组合的最优投资权重,主要取决于这两类组合的期望收益率、收益率方差、期望成功率以及两组合之间的协方差。企业可基于关键参数制定出最优的R&D项目投资组合选择策略,合理分配资金以达到风险最小化的投资目标。     

枝晶生长理论中的热-动力学协同

随加工工艺趋于复杂化和极端化,基于热力学驱动力和动力学能垒相对独立的枝晶生长理论已无法精确描述多种机制共同作用的非平衡凝固过程,大大限制了该理论与工业应用的结合。首先,本文综述基于热-动力学相对独立的枝晶生长理论的发展,分析其内涵的本征热-动力学相关性,并集成于以双辊薄带连铸技术为背景的基于热-动力学相关性的枝晶生长模型。其次,定量证明了热力学驱动力和动力学能垒的相关性,通过选择不同的驱动力-能垒组合,试图在双辊薄带连铸技术中实现合金设计和工艺优化。最后,通过分析现有模型的不足,对进一步枝晶生长模型的发展以及与工艺的结合进行展望。     

一种自适应Dai-Liao共轭梯度法

共轭梯度法是一种解决大规模无约束优化问题的重要方法.本文对Dai-Liao (DL)共轭梯度法的参数进行了研究,提出了一种新的自适应DL共轭梯度法.在适当的条件下,证明了该方法的全局收敛性.数值结果表明,我们的方法对给定的测试问题是有效的.     

基于拟相对内部集值优化问题弱有效元的最优性条件

本文研究了基于拟相对内部的非凸集值优化问题弱有效元的最优性条件.首先,讨论了弱有效元与线性子空间之间的关系,利用涉及拟相对内部的凸集分离定理,获得了弱有效元的最优性条件.其次,给出了基于拟相对内部弱有效元的Lagrange乘子定理.     

水化硅酸钙纳米压痕分子动力学模拟方法优化

针对水化硅酸钙纳米压痕模型忽视了压头与基底之间相互作用的问题，由尺寸差异引起的金刚石压头难以计算的问题，以及Wittmann模型无法得到实际接触面积的问题，提出了新的模型与计算方法．结合分子动力学方法，采用金刚石压头-Wittmann模型基底的组合方式构建无定形态水化硅酸钙纳米压痕试验模型．在建模阶段，考虑到压头模型与基底模型粒子间尺寸差异，提出了等比例替换模型，通过公式推导并就不同尺寸模拟结果验证了等比例替换模型的可行性．在计算阶段，提出了局部前处理的弛豫方法进行模拟．确定最大荷载位置处的接触面积为546 nm2，进而求出水化硅酸钙模型硬度H为0.84 GPa、折合模量Er为30.52 GPa．并通过纳米压痕试验，验证了模拟结果的准确性，证明了模型的科学性，对今后水化硅酸钙(C-S-H)纳米层面的模拟具有重要借鉴意义．     

基于马尔可夫决策过程的医疗检查预约优化模型

医技部门的医疗检查如电子计算机断层扫描（CT）、核磁共振成像设备（MRI）、X射线（X－rays）常常有如下三种病人类型：门诊病人、住院病人和急诊病人。针对不同病人类型的需求特点，运用马尔可夫决策过程原理和动态规划方法，建立了医疗检查设备的预约优化模型，并证明了模型的最优性质，得出了不同病人类型的最优预约策略。数值算例的结果表明：本文的预约策略不仅易于实施，而且，通过该模型获得的最大收益比按传统先来先预约的模式所获得的收益要大。     

椭圆PDE-约束优化问题的一个预条件子

针对由Galerkin有限元离散椭圆PDE-约束优化问题产生的具有特殊结构的3×3块线性鞍点系统,提出了一个预条件子并给出了预处理矩阵特征值及特征向量的具体表达形式.数值结果表明了该预条件子能够有效地加速Krylov子空间方法的收敛速率,同时也验证了理论结果.     

广义线性多乘积问题的完全多项式时间近似算法

本文针对广义线性多乘积极小化问题,通过一系列的线性规划问题的解提出一种求其全局最优解的完全多项式时间近似算法,并给出该算法的计算复杂性,且数值算例验证该算法是可行的.     

自适应多种群回溯群居蜘蛛算法求解TSP问题

在群居蜘蛛优化算法中引入自适应决策半径,将蜘蛛种群动态地分成多个种群,种群内适应度不同的个体采取不同的更新方式.在筛选全局极值的基础上,根据进化程度执行回溯迭代更新,提出一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化算法,旨在提高种群样本多样性和算法全局寻优能力.函数寻优结果表明改进算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.最后将其应用于TSP问题的求解.     

非光滑半无限多目标优化问题的对偶性北大核心CSCD

研究了一个非光滑半无限多目标优化问题(简记为SIMOP)并讨论它的对偶性.本文重点考虑此SIMOP的Mond-Weir型半无限多目标对偶问题,通过对目标函数和约束函数的某种组合赋予Clarke-凸性假设,获得了弱/强/逆对偶结论.文章的一些结论是比较新的,并推广了已有文献的一些结果.